快手的面试官真的非常温和...
所以大家面试的时候不用紧张，求职是一个双向选择的过程，面试官在考察你是否有胜任工作岗位的能力，而你也需要去看这份工作是否真的适合你，是你想要去做的方向。
以下是面经：
一面：（60mins）
1.自我介绍
这里要介绍自己的实习经历，和曾经做过跟数据分析相关的项目
目的就是展示你会应用多少分析工具，并且使用到什么程度，得出什么样的成果。
一定不要过于夸张，要熟悉自己所使用的模型以及软件，精炼的总结下来，面试官会根据你的经历，对感兴趣的项目进行深挖。
ex：你的数据如何获取？如何筛选？ 怎样选取的模型？ 如何评判模型的好坏？ 最后呈现的结果以什么形式？你有什么反思，还有什么可以提高的地方？
2.概率与统计学知识考察
这里主要是考察条件概率的题
一共有5个抽屉，现在有一份文件有2/5的概率扔掉，3/5的概率放在抽屉里，在第一个抽屉没有文件的情况下，文件放在另外四个抽屉的概率是？
3.编程能力：sql （引擎sqlite3）
建议熟悉hive，这个是工作中使用的。
题目：日活用户留存率计算
table: 活跃用户表 active_user 字段 user_id, p_date
活跃用户的次日~7日的留存率
主要思路：
首先提取不同device下的首次登陆日期，利用datediff（）函数去计算，差值为1，2，6...则为次日，三日，七日留存记录
根据group by 和count（） 来计算不同天登陆的人数，有需要的话用 round（）保留小数。
/*计算某日新增登录设备的次日、3日、7日、14日、30日、90日留存率*/
SELECT
log_day '日期',
count(user_id_d0) '新增数量',
count(user_id_d1) / count(user_id_d0) '次日留存',
count(user_id_d3) / count(user_id_d0) '3日留存',
count(user_id_d7) / count(user_id_d0) '7日留存',
count(user_id_d14) / count(user_id_d0) '14日留存',
count(user_id_d30) / count(user_id_d0) '30日留存',
count(user_id_d90) / count(user_id_d0) '90日留存'
FROM
(
SELECT DISTINCT
log_day,
a.user_id_d0,
b.device_id AS user_id_d1,
c.device_id AS user_id_d3,
d.device_id AS user_id_d7,
e.device_id AS user_id_d14,
f.device_id AS user_id_d30,
g.device_id AS user_id_d90
FROM
(
SELECT DISTINCT
Date(event_time) AS log_day,
device_id AS user_id_d0
FROM
role_login_back
GROUP BY
device_id
ORDER BY
log_day
) a
LEFT JOIN role_login_back b ON DATEDIFF(DATE(b.event_time),a.log_day) = 1
AND a.user_id_d0 = b.device_id
LEFT JOIN role_login_back c ON DATEDIFF(DATE(c.event_time),a.log_day) = 2
AND a.user_id_d0 = c.device_id
LEFT JOIN role_login_back d ON DATEDIFF(DATE(d.event_time),a.log_day) = 6
AND a.user_id_d0 = d.device_id
LEFT JOIN role_login_back e ON DATEDIFF(DATE(e.event_time),a.log_day) = 13
AND a.user_id_d0 = e.device_id
LEFT JOIN role_login_back f ON DATEDIFF(DATE(f.event_time),a.log_day) = 29
AND a.user_id_d0 = f.device_id
LEFT JOIN role_login_back g ON DATEDIFF(DATE(g.event_time),a.log_day) = 89
AND a.user_id_d0 = g.device_id
) AS temp
GROUP BY
log_day
3.业务题
SELECT
log_day '日期',
count(user_id_d0) '新增数量',
count(user_id_d1) / count(user_id_d0) '次日留存',
count(user_id_d3) / count(user_id_d0) '3日留存',
count(user_id_d7) / count(user_id_d0) '7日留存',
count(user_id_d14) / count(user_id_d0) '14日留存',
count(user_id_d30) / count(user_id_d0) '30日留存',
count(user_id_d90) / count(user_id_d0) '90日留存'
FROM
(
SELECT DISTINCT
log_day,
a.user_id_d0,
b.device_id AS user_id_d1,
c.device_id AS user_id_d3,
d.device_id AS user_id_d7,
e.device_id AS user_id_d14,
f.device_id AS user_id_d30,
g.device_id AS user_id_d90
FROM
(
SELECT DISTINCT
Date(event_time) AS log_day,
device_id AS user_id_d0
FROM
role_login_back
GROUP BY
device_id
ORDER BY
log_day
) a
LEFT JOIN role_login_back b ON DATEDIFF(DATE(b.event_time),a.log_day) = 1
AND a.user_id_d0 = b.device_id
LEFT JOIN role_login_back c ON DATEDIFF(DATE(c.event_time),a.log_day) = 2
AND a.user_id_d0 = c.device_id
LEFT JOIN role_login_back d ON DATEDIFF(DATE(d.event_time),a.log_day) = 6
AND a.user_id_d0 = d.device_id
LEFT JOIN role_login_back e ON DATEDIFF(DATE(e.event_time),a.log_day) = 13
AND a.user_id_d0 = e.device_id
LEFT JOIN role_login_back f ON DATEDIFF(DATE(f.event_time),a.log_day) = 29
AND a.user_id_d0 = f.device_id
LEFT JOIN role_login_back g ON DATEDIFF(DATE(g.event_time),a.log_day) = 89
AND a.user_id_d0 = g.device_id
) AS temp
GROUP BY
log_day
（1）如何判断一个用户/创作者是否有价值，要考虑哪些因素？
答：
首先，创作者分三种类型，可以区分来看：
- UGC:用户生产，是一般用户
- PGC：专业用户，是拥有专业知识、拥有内容相关领域资质的、拥有一定权威的舆论领袖
- OGC： OGC的内容，有两种主体，一类人是新媒体从业者、新闻背景工作者、传媒行业人员创作；二类人是某些行业的精英、特长、专业人士，与PGC一样
由于主体不一样所以衡量的侧重点也不一样，衡量创作者的价值，主要从内容质量和用户变现能力来衡量。
内容质量：
- 观看者数量，观看者页面停留时长，视频内容完播率，点赞率， 在视频内容质量优质时 这些指标较高
- 评论数，扩散数，代表了用户作品的传播能力，这表示视频较有感染力，传播性强，具有潜在商业变现价值
- 用户转化率，观看视频后转化成粉丝的比例，用户粘性数据（重复活跃观看的用户数据），同样代表了该条视频内容受粉丝认同度高，且可具有连续产出高质量视频的品质
- 用户流失数少
- 同时，反向观察 观看用户和粉丝， 对观看用户进行分层和用户画像描述，如果观看用户质量较高，付费行为多，也能够说明创作者有很高的价值
变现能力：（商品窗口，广告植入等变现能力）
- 活动参与人数（点击数）
- 点击转化数（进行实际购买行为的）
- 进行实际购买的价值量
- 变现渠道的分析，如果某一个变现方式比较高效，并且优质变现渠道人数更多，那说明博主善于运营变现工具，带货能力强。
答的有点多就不具体分析了，hahahahahh...
（2）你用过快手么？你认为快手和抖音有什么区别？
（快手其实是面试前几天才下载的。。。😂所以可能不是那么的全面，但是不得不说，快手想做的东西真的很多，也很全面做了很多提升。）
功能设计：
- 首页设计
快手：多屏+点击播放 或 大屏自动播放
- 评论功能
快手：多屏下，下划查看评论，视频停止播放。大屏下，弹幕形式（我觉得这个弹幕还蛮有趣的吼吼吼。。。）快手：说点什么
- 收藏
- 其他
抖音更新了视频功能
其实在功能设计上，两个公司想做的东西真的不一样，还是挺有意思的。
记得分析的时候加上优劣分析对比，在这里懒得写了。
用户群体：
其实从公司的宣传标语就能区分， 抖音的标语是：记录美好生活，而快手是，每个人都值得被记录。
快手的兴起 也是基于草根文化，所以用户群体更趋平民化 从地域上来讲以北方人居多
抖音相比，更多为年轻人，喜欢引爆点高，传播性强的潮流形式，地域多为南方
二面：(60mins)
1.自我介绍
2.概率论：
甲、乙交替掷骰子，谁先扔到6⃣️谁赢， 甲先扔，请问：甲赢的概率是...
3. 编程题：
table: 活跃用户表 active_user 字段 user_id, date，active布尔型（1为当日活跃，0为当日不活跃）
可利用窗口函数（row_number())填充序列号+自连接
面试官有引导着做，真的可以说十分善良了。。。by the way 一定要熟悉窗口函数呀～！
4.业务题
某一天的日活用户大幅下降，请问如何分析，并且对应的解决方案是？
这个问题牛客网上很多回答啦～所以就不写了
that's all~
面试一定不要放弃，好好准备都会有好结果哒！
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